无梭织机织轴疵点分析标准讨论

无梭织机织轴疵点分析标准讨论马福伟（山东济宁樱花纺织（集团）公司）好轴率，既是衡量织轴质量的一个综合指标，又是对织造、前织各工序质量的集中反映，它还能从一个侧面体现出企业内部管理水平的高低。因此，企业把稳定、提高织轴好轴率作为提高成布质量、织机效率的...     

“花纬”疵点的产生原因及预防措施

国标GB407—78中对“花纬”疵点的评分方法是“叠起来看得出的1m内有1～2个交界线的作一条,每条6分”.当前,花纬疵点数量上升,直接影响棉布的等级及出口合格率.现就我厂生产实践分析“花纬”疵点的产生原因并阐述预防措施,以供兄弟单位生产时参考.1 原棉产地差异大,生产年限差异大目前原棉紧缺,企业大多原料不足,储备极少,现买现用,配棉成分无预见性,变动亦较大.这直接影响生产及产品质量的稳定,“花纬”疵点必然成为共性问题.以我厂所用原棉为例,产地遍及新疆、河南、山西、湖北等地区,并使用部分外棉;原棉品种及性质差异较大,再加上数量不足,更给配棉造成极大困难;除本年度原棉之外,尚使用86/87年度的国库棉,该棉色泽变黄,又给均匀混合增加了难度.2 品级不符,混级现象严重     

减少阔幅人棉细布稀密路疵点的探索

近年来,FB160厘米19.7/19.7 267.5/267.5阔幅人棉细布经印染加工后具有色泽鲜艳、丝绸感强、吸湿性强、穿着舒适等特点,受到了国内外消费者的广泛欢迎。但由于人棉纱线吸湿性强、湿伸长率高、强力低、塑性变性大,织造生产中断头率高,极易产生稀密路疵点。我厂1989年四季度生产阔幅人棉细布的初期,出口合格率只有85％左右,因稀密路转     

织物疵点检测方法研究

本文首先介绍了织物疵点检测的常见方法及优缺点，然后介绍了它们在疵点检测系统中的应用情况，最后进行了总结和展望。     

台车织物厚薄条现象及其对策

在Z201台车织物生产中,经常会出现一种叫厚薄条(又称稀密针)的外观疵点,即在布面上形成的松或紧的纵向条纹,有单针的也有多针的,严重影响布面的外现质量。这是台车织物的通病,不论是单纱、双纱汗布还是绒布、花色织物都会出现这种现象,特别是在编织双纱汗布时(G=28)尤其明显。但是这种现象往往被忽视,以至于进入染色工序成为光坯布后才发现问题严重。因为在染色后布面上出现明显的纵向色条(色差),即厚路的纵行颜色明显变浅,而稀路的地方颜色明显变深,其级差严重的可达到4～5级,且无法通过后整理来消除,大大降低了成衣制成率。     

色织靛蓝青年布生产质量攻关初探

介绍了影响色织靛蓝青年布质量的主要织疵－条花、横档的克服情况。     

基于傅里叶特征谱和相关系数的织物疵点检测

为提高织物疵点自动检测的准确度,提出一种基于傅里叶特征谱和相关系数的织物疵点检测算法。以平纹、斜纹织物为研究对象,对织物图像进行傅里叶变换,得到织物图像的频谱图;定位频谱中的特征峰点,提取表征图像灰度、纹理的五个特征值;以正常织物为模板,计算待检图像特征值与模板图像特征值之间的相关系数,确定用于识别织物疵点的阈值,来实现织物疵点检测。实验结果表明:当阈值设定为0.80时,该算法能够实现稀密路、断经、吊经、纬缩、破洞等常见疵点的准确检测。     

基于轮廓波变换的织物疵点图像消噪新方法

为了实现织物疵点图像的有效消噪,使其更有利于特征提取和疵点检测,提出了基于轮廓波变换的织物疵点图像消噪新方法。综合考虑轮廓波方向子带能量的大小与织物疵点图像轮廓细节之间的关系,对Donoho多尺度分解阈值进行修正,改进了Donoho多尺度分解阈值对图像细节"过扼杀"的缺点。实验结果表明,对织物疵点图像进行基于轮廓波变换改进阈值消噪时,该方法更好地保留了织物疵点图像的轮廓细节,峰值信噪比显著提高。采用改进的轮廓波Donoho多尺度分解阈值消噪后的图像,可以更好地应用于织物疵点图像的特征提取和疵点识别。     

涤纶短纤维疵点产生的原因及对策

分析了涤纶短纤维疵点产生的主要和次要原因,通过采取相关措施如调整环吹工艺、调整拉伸倍数、控制拉伸定型温度等,使短纤维成品的疵点含量降低,提高了涤纶短纤维成品丝的优等品率。